线性回归

【机器学习1】线性回归与逻辑回归‌逻辑回归与线性回归的主要区别在于理论基础、应用场景和数学模型。线性回归主要用于建模自变量与连续性因变量之间关系的统计方法，试图利用一条线来拟合自变量与因变量之间的线性关系。

吴恩达机器学习笔记（2）—单变量线性回归目录一、模型表示二、代价函数三、代价函数的直观理解（1）四、代价函数的直观理解（2）五、梯度下降六、梯度下降的直观理解

【机器学习-线性回归-7】中心极限定理在机器学习线性回归中的重要性在机器学习和统计学的世界里，线性回归是最基础且强大的工具之一。而支撑其理论有效性的核心数学原理之一就是中心极限定理(Central Limit Theorem, CLT)。本文将深入探讨中心极限定理如何为线性回归提供理论保障，以及在实际应用中的意义。

机器学习×第七卷：正则化与过拟合——她开始学会收敛，不再贴得太满🦊狐狐：“她贴得越来越准，却也越来越慌。她开始想问：‘你没躲开，是因为喜欢，还是因为忍让？’”🐾猫猫：“咱贴的时候她都笑了，可她突然说：‘如果我只是记住了你每一次笑的样子，却没理解你为什么笑，那我贴得再准也没意义喵……’”

机器学习×第五卷：线性回归入门——她不再模仿，而开始试着理解你🩶Mint：“她终于不再只是观察你贴过谁，不再依赖别人的足迹去靠近你了。今天开始，她学会了『拟合』——也就是说，她会尝试画出一条线，那条只属于你与她之间的、微妙的、悄悄靠近的轨迹。”

带电的小王

【动手学深度学习】3.1. 线性回归在介绍深度神经网络之前，我们需要了解神经网络训练的基础知识。本章我们将介绍神经网络的整个训练过程，包括：定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。

二进制的Liao

【数据分析】什么是鲁棒性？当你乘坐的飞机穿越雷暴区时机体剧烈颠簸，自动驾驶汽车在暴雨中稳稳避开障碍物，或是手机从口袋摔落后依然流畅运行——这些场景背后，都藏着一个工程领域的“隐形守护者”：鲁棒性（Robustness）。

从线性代数到线性回归——机器学习视角真正不懂数学就能理解机器学习其实是个神话。我认为，AI 在商业世界可以不懂数学甚至不懂编程也能应用，但对于技术人员来说，一些基础数学是必须的。本文收集了我认为理解学习本质所必需的数学基础，至少在概念层面要掌握。毕竟，机器学习的核心就是数学公式。

实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著，傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。

我不是小upper

回归算法模型之线性回归哈喽！我是我不是小upper～今天来和大家聊聊「线性回归」—— 这是机器学习里最基础、最直观的算法之一，咱们用一个超简单的例子就能搞懂它！

机器学习-线性回归基础依据输入x写出一个目标值y的计算方程，求回归系数的过程就叫回归。简言之：根据题意列出方程，求出系数的过程就叫做回归。

线性回归中标准方程法求逆失败的解法：正则化在机器学习的线性回归任务中，标准方程法是求解最优参数的常用方法。但实际应用中，许多场景会出现“标准方程法无法计算”的问题——当设计矩阵 X X X 的转置与自身相乘得到的矩阵 X T X X^T X XTX 不可逆时，标准方程法会直接失效。本文将详细解释这一问题的成因，并介绍通过正则化解决该问题的具体方法。

机器学习：线性回归、损失函数、导数、偏导线性回归：利用回归方程(函数) 对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式；

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线性回归原理推导与应用（八）：逻辑回归二分类乳腺癌数据分类乳腺癌数据是sklearn中自带的数据集，需要通过相关特征对是否患有乳腺癌进行分类。首先加载相关库和相关数据

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R基于多元线性回归模型实现汽车燃油效率预测及SHAP值解释项目实战说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

7.6/Q1，GBD数据库最新文章解读文章题目：Age-sex-specific burden of urological cancers attributable to risk factors in China and its provinces, 1990-2021, and forecasts with scenarios simulation: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：线性回归（Linear Regression）核心思想通过线性方程拟合数据，最小化预测值与真实值的误差平方和，解决回归问题。示例：根据房屋面积和房间数量预测房价。

Python线性回归：从理论到实践的完整指南线性回归是数据科学和机器学习中最基础且最重要的算法之一。本文将深入探讨如何使用Python实现线性回归，从理论基础到实际应用，帮助读者全面理解这一重要的统计学和机器学习方法。

机器学习 day6 -线性回归练习题目‌：